革新的なシステム信頼性研究で全米科学財団から受賞。
従来の信頼性モデルの限界
現代のソフトウェア駆動システムは、複雑な信頼性リスクをもたらします。緊密に統合された環境では、ソフトウェアまたはハードウェアの単一の欠陥がシステム全体の障害に連鎖する可能性があります。従来の信頼性モデルは、システムが運用に入ると重大なギャップを残します。
ミッションクリティカルなチーム向け
システムの信頼性に関する早期かつ実用的なインサイトを必要とするシステムエンジニア、信頼性専門家、インテグレーター向けに設計されています。
システム信頼性を最適化
FUSIONの高度な分析により、ソフトウェア障害率とハードウェア信頼性基準を整合させ、運用フェーズを通じて予測可能なパフォーマンスを確保します。
アーキテクチャのトレードオフを評価
複数の構成、冗長性戦略、ソフトウェアの複雑さを比較し、最適なシステム設計を特定します。
リスク要因を特定
潜在的な障害に最も寄与するコンポーネント（ソフトウェアまたはハードウェア）を特定し、修正の優先順位を付けられます。
顧客影響欠陥を予測
エンドユーザーに最も影響を与える可能性のある欠陥を予測し、運用に影響する前にチームが問題に積極的に対処できるようにします。
運用成功を計画
不完全な欠陥データやハードウェア障害データでも、自信を持ったデータ駆動型の意思決定を行えます。
チーム間で協力
開発、QA、運用チームと予測的信頼性インサイトを共有し、意思決定を調整して後期段階の問題を削減します。
60%
より速い信頼性モデリング
手動方式と比較して信頼性モデリングを効率化。
30%
欠陥漏れを削減
後続フェーズへの欠陥流出を削減。
FUSIONの仕組み
データからシステムレベルのインサイトへ
入力
欠陥と障害過去および現在のシステム障害を追跡
プロジェクトマイルストーンスプリントとリリース日
システムアーキテクチャiGREDによるコンポーネント構成
計算
データ前処理入力データの整理とクリーニング
障害率予測システム障害とトレンドを予測
信頼性モデリングシステムの健全性と可用性を計算
出力
信頼性メトリクスシステム可用性と障害予測
設計比較アーキテクチャトレードスタディと最適構成
リスク指標潜在的な障害要因の早期警告
キーインサイト
FUSIONは開発と運用データを接続し、チームにシステムリスクへの早期可視性を提供し、展開前に情報に基づいたトレードオフを可能にします。
システムレベルの機能 / 差別化要因
FUSIONは、航空宇宙、防衛、通信分野の実際の運用データセットで検証されています。